| 研究概要 |
1) 乳房X線写真の病変部の検出アルゴリズムの開発
乳房X線写真で読影される病変部は,微小石灰化クラスタ,腫瘤陰影,構築の乱れである.このうち,微小石灰化クラスタと腫瘤陰影に関する検出システムは実用化されているが,構築の乱れのそれは未だ十分な性能が得られていない.構築の乱れを対象とした従来の検出アルゴリズムを改良し,実用化レベルへの向上を目指す.
(2) カテゴリー鑑別における結果の提示方法に関する研究
ACRが示すB-RADSでは,微小石灰化クラスタは形状と分布,腫瘤陰影は辺縁と濃度によりカテゴリー(カテゴリー3, 4, 5)が鑑別される.従来開発した鑑別システムの鑑別率の向上を目指す.システムの結果の提示方法が医師の感度に与える影響を明らかにする.
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